AIエージェントの考えすぎを防いでRAGの精度を向上

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。 今回は、AIエージェントが陥る考えすぎ(過剰推論)を防いで、精度を向上させる手法ReaRAGについて紹介します。 サマリー 2025年はAIエージェント元年と呼ばれるように、Web検索やコード生成の分野でAIエージェントの活躍の舞台は広がっています。しかし、AIエージェントの抱える問題の一つ「過剰推論」によって回答にたどり着けなくなる問題があります。ReaRAGはこの「過剰推論」をファインチューニングで防ぐことに成功しています。 ポイントは、ツール(Web検索など)そのものと少ない手数で回答にたどり着くパターンを学習するという点です。ツールの使用方法を学習することは多いですが、利用するツールそのものとそのツールを少ない手数で利用する様子も学習に含めることで、ツール利用の精度が大幅に向上します。 エージェントの過剰推論問題 過剰推論に

[uehaj]

OpenAI社のDeepResearchも、検索ツールの使用方法をLLMに学習させることで高い検索性能を実現しています

[misshiki]

“AIエージェントが陥る考えすぎ(過剰推論)を防いで、精度を向上させる手法ReaRAGについて紹介”

[phare]

“特徴はむしろ学習過程にあります 思考する過程を学習データに利用 使用する学習データはできるだけ短いステップで回答にたどり.利用 理想的なツールの使用法を学習することで、「過剰推論」を防ぎ高い精度を実現”